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eBook 비모수통계학 with R
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정성규
자유아카데미 2023.06.16.
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소개

목차

제1장 비모수통계 소개
1.1 비모수통계란 무엇인가?
1.2 모수모형과 통계적 추론
1.3 비모수적 방법의 필요성
1.4 분포무관 방법과 로버스트 방법
1.5 연습문제

<제I부 순열검정과 전통적인 비모수통계>

제2장 한 모집단에 대한 분포무관 추론
2.1 부호검정
2.2 윌콕슨 부호순위검정
2.3 비모수 방법을 언제 사용할까?
2.4 연습문제

제3장 순열검정
3.1 데이터 생성 모형
3.2 랜덤화 모형.
3.3 모집단 모형
3.4 순열검정의 방법
3.5 순열검정의 장점과 단점
3.6 다양한 순열검정
3.7 연습문제

제4장 두 모집단에 대한 추론
4.1 두 모집단의 차이
4.2 위치에 대한 가설검정
4.3 이표본 대응 비교
4.4 척도모수에 대한 검정
4.5 콜모고로프스미르노프 검정
4.6 이표본 검정. 어떤 검정을 이용할 것인가?
4.7 연습문제

제5장 두 변수의 연관성과 독립성
5.1 상관계수와 단순선형회귀
5.2 상관계수를 이용한 가설검정
5.3 켄달의 타우
5.4 선형연관
5.5 연습문제

제6장 분산분석의 순열검정
6.1 일원배치법: 여러 모집단의 비교
6.2 반복이 없는 완전블록계획에서의 추론
6.3 일반적인 이원배치법
6.4 연습문제

<제II부 붓스트랩과 현대 비모수통계>

제 7장 붓스트랩
7.1 통계량의 표본분포와 표준오차
7.2 붓스트랩 표집과 표본분포의 추정
7.3 편향과 표준오차의 붓스트랩 추정량
7.4 모수적 붓스트랩 재표집
7.5 다양한 붓스트랩 재표집
7.6 연습문제

제8장 붓스트랩 신뢰구간
8.1 정규근사 붓스트랩 신뢰구간
8.2 표준 붓스트랩 신뢰구간
8.3 붓스트랩t 신뢰구간
8.4 붓스트랩 퍼센타일 신뢰구간
8.5 조정된 퍼센타일 신뢰구간
8.6 신뢰구간의 비교
8.7 연습문제

제9장 붓스트랩 검정
9.1 모수적 붓스트랩 검정
9.2 비모수적 붓스트랩 검정
9.3 붓스트랩 가설검정과 붓스트랩 신뢰구간의 대응
9.4 연습문제

제10장 선형회귀분석
10.1 단순선형회귀분석
10.2 다중선형회귀모형
10.3 다중선형회귀모형에서의 비모수적 추론
10.4 로버스트 선형회귀분석
10.5 연습문제

제11장 평활법과 비모수적 함수 추정: 밀도함수의 추정
11.1 밀도함수 추정과 히스토그램
11.2 커널 밀도함수 추정량
11.3 다차원 밀도함수의 추정
11.4 밀도함수의 신뢰구간
11.4.1 점별 신뢰구간
11.4.2 신뢰밴드
11.5 연습문제

제12장 비모수적 회귀분석
12.1 커널 회귀 추정
12.2 국소다항회귀 추정
12.3 회귀곡선의 신뢰구간
12.4 연습문제

책을 마치면서 드리는 말씀

부록

부록 A 기초적인 R 사용법
A.1 데이터 형태와 연산
A.2 패키지와 함수
A.2.1 파이프 오퍼레이터
A.2.2 내가 만들어 쓰는 함수
A.3 비모수통계에서 자주 쓰이는 표현과 함수
A.3.1 순열과 조합
A.3.2 랜덤뒤섞기와 붓스트랩 재표집
A.3.3 반복
A.4 데이터 시각화
A.5 이 책의 R코드

참고 문헌

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저자 소개 1

자연과학 중에 과학과 가장 멀어 보이는 통계학을 골라 서울대학교 자연과학부에 입학, 통계학을 전공으로 학부를 졸업하고, 잠시 학교를 떠나 여러 회사에서 인턴 생활을 했다. 그러다 먼저 유학길에 오른 아내를 좇아 미국 노스캐롤라이나대학교에서 공부하여 역시 통계학으로 박사 학위를 받았다. 2011년부터 7년 동안 미국 피츠버그대학교에서 통계학과 교수로 재직하다, 오랜 외국 생활을 청산하고 한국으로 돌아와 2018년부터 서울대학교 통계학과 교수로 재직하며 연구와 학생 지도에 힘쓰고 있다. 고차원 다변량 통계이론과 비유클리드 통계방법론을 기반으로, 기계학습이론과 데이터 프라이버시를
자연과학 중에 과학과 가장 멀어 보이는 통계학을 골라 서울대학교 자연과학부에 입학, 통계학을 전공으로 학부를 졸업하고, 잠시 학교를 떠나 여러 회사에서 인턴 생활을 했다. 그러다 먼저 유학길에 오른 아내를 좇아 미국 노스캐롤라이나대학교에서 공부하여 역시 통계학으로 박사 학위를 받았다.

2011년부터 7년 동안 미국 피츠버그대학교에서 통계학과 교수로 재직하다, 오랜 외국 생활을 청산하고 한국으로 돌아와 2018년부터 서울대학교 통계학과 교수로 재직하며 연구와 학생 지도에 힘쓰고 있다. 고차원 다변량 통계이론과 비유클리드 통계방법론을 기반으로, 기계학습이론과 데이터 프라이버시를 연구한다. 평소에 실제 숫자들을 붙잡고 데이터 분석을 하거나 통계를 내는 일을 하지는 않는다. 주로 어떤 데이터 분석 방법이 좋은 통계 방법인지를 탐구하고, 새로운 통계방법론을 궁리하고 개발한다. 2011년에는 국제생물통계학회 우수논문상, 2016년에는 국제한인통계학회의 조기경력개발상, 2019년과 2021년에는 서울대학교 자연과학대학에서 우수강의상과 연구상을 수상했다. 저서로는 대한민국학술원 우수학술도서로 선정된 <비모수통계학 with R> 등이 있다.

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품목정보

발행일
2023년 06월 16일
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파일/용량
PDF(DRM) | 10.67MB ?
글자 수/ 페이지 수
약 416쪽 ?
ISBN13
9791158084967

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